活体人脸检测技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 活体人脸检测 | 第9-12页 |
| 1.3 论文的研究内容和结构 | 第12-14页 |
| 第2章 活体人脸检测技术综述及相关分析 | 第14-28页 |
| 2.1 人脸身份认证中常见的欺骗方法 | 第14-16页 |
| 2.2 活体人脸检测研究现状 | 第16-23页 |
| 2.2.1 运动信息分析 | 第16-19页 |
| 2.2.2 活体特征信息分析 | 第19-20页 |
| 2.2.3 纹理信息分析 | 第20-23页 |
| 2.3 活体照片人脸成像模型 | 第23-25页 |
| 2.3.1 Lambertian模型 | 第23-24页 |
| 2.3.2 真实和照片人脸成像模型 | 第24-25页 |
| 2.4 NUAA真假人脸数据库 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于局部二值特征和卡方统计的活体人脸检测 | 第28-40页 |
| 3.1 局部二值模式 | 第28-31页 |
| 3.2 局部二值模式应用 | 第31-35页 |
| 3.2.1 基本LBP算子 | 第32-33页 |
| 3.2.2 不同LBP算子的比较 | 第33-34页 |
| 3.2.3 遮挡因素对LBP算子的影响 | 第34-35页 |
| 3.3 局部二值模式和卡方统计 | 第35-37页 |
| 3.3.1 算法框架 | 第35页 |
| 3.3.2 卡方统计量的维度 | 第35-37页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第37-39页 |
| 3.4.1 卡方统计在不同LBP算子中的应用 | 第37-38页 |
| 3.4.2 卡方统计与LBP算子的融合 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 傅里叶频谱和局部二值特征的活体人脸检测 | 第40-46页 |
| 4.1 傅里叶频谱变换 | 第40页 |
| 4.2 基于傅里叶频谱和局部二值特征算法框架 | 第40-43页 |
| 4.2.1 DoG滤波 | 第41-42页 |
| 4.2.2 频谱特征提取 | 第42-43页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第43-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 灰度共生矩阵和小波分析的活体人脸检测 | 第46-58页 |
| 5.1 灰度共生矩阵 | 第46-48页 |
| 5.2 小波分析 | 第48-50页 |
| 5.3 基于灰度共生矩阵和小波分析算法框架 | 第50-55页 |
| 5.3.1 灰度共生矩阵特征提取 | 第51-54页 |
| 5.3.2 小波特征提取 | 第54-55页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第55-57页 |
| 5.4.1 实验的设置 | 第55-56页 |
| 5.4.2 实验结果及分析 | 第56-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第64页 |
| 已申请专利和软件著作权 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
